本文实例讲述了Python数据结构与算法之图的广度优先与深度优先搜索算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) lab

图的概念 图表示的是多点之间的连接关系,由节点和边组成.类型分为有向图,无向图,加权图等,任何问题只要能抽象为图,那么就可以应用相应的图算法. 用字典来表示图 这里我们以有向图举例,有向图的邻居节点是要顺着箭头方向,逆箭头方向的节点不算作邻居节点. 在python中,我们使用字典来表示图,我们将图相邻节点之间的连接转换为字典键值之间的映射关系.比如上图中的1的相邻节点为2和3,即可表示如下: graph={} graph[1] = [2,3] 按照这种方式,上图可以完整表示为: graph={}

[图数据结构的遍历]java实现广度优先和深度优先遍历 宽度优先搜索(BFS)遍历图需要使用队列queue数据结构: 深度优先搜索(DFS, Depth First Search)的实现 需要使用到栈stack数据结构. java中虽然有Queue接口,单java并没有给出具体的队列实现类,而Java中让LinkedList类实现了Queue接口,所以使用队列的时候,一般采用LinkedList.因为LinkedList是双向链表,可以很方便的实现队列的所有功能. java中定义队列 一般这样定

PySide——Python图形化界面 PySide——Python图形化界面入门教程(四) PySide——Python图形化界面入门教程(四) ——创建自己的信号槽 ——Creating Your Own Signals and Slots 原文链接:http://pythoncentral.io/pysidepyqt-tutorial-creating-your-own-signals-and-slots/ 你不必局限于Qt widget提供的信号,你可以使用Signal类来创建自己的信号

PySide——Python图形化界面入门教程(四) ——创建自己的信号槽 ——Creating Your Own Signals and Slots 翻译自:http://pythoncentral.io/pysidepyqt-tutorial-creating-your-own-signals-and-slots/ 你不必局限于Qt widget提供的信号,你可以使用Signal类来创建自己的信号.下面是一个定义的简单例子: from PySide.QtCore import Signal

PySide——Python图形化界面入门教程(六) ——QListView和QStandardItemModel 翻译自:http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-qlistview-and-qstandarditemmodel/ 上一个教程中,我们讨论了Qt的QListWidget类,它用来实现简单的单列列表框(list boxes).然而,我们还需要更加灵活的widget来实现列表,Qt为此提供了QListView 来实现多种多样的项.它是一

PySide——Python图形化界面入门教程(五) ——QListWidget 翻译自:http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-the-qlistwidget/ Qt具有简洁和方便的几个部件,用来作单列表选择,我们称之为列表框.最灵活的方法是使用一个是Qlistview,它提供了一个必须由程序员定义UI视图.高度灵活的列表模式:一个简单的方法是使用QListWidget,它具有一个预先定义的基于项目的模型,用来处理常见的列表框.我们本节从简单的

PySide——Python图形化界面入门教程(三) ——使用内建新号和槽 ——Using Built-In Signals and Slots 上一个教程中,我们学习了如何创建和建立交互widgets,以及将他们布局的两种不同的方法.今天我们继续讨论Python/Qt应用响应用户触发的事件:信号和槽. 当用户执行一个动作——点击按钮,选择组合框的值,在文本框中打字——这个widget就会发出一个信号.这个信号自己什么都不做,它必须和槽连接起来才行.槽是一个接受信号的执行动作的对象. 连接内建P

PySide——Python图形化界面入门教程(二) ——交互Widget和布局容器 ——Interactive Widgets and Layout Containers 翻译自:http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-interactive-widgets-and-layout-containers/ 上一个教程中,我们了解了一些QWidget提供的功能,还有一个特殊的子类QLabel.更进一步的,我们完成了一个用来说明简单Python/Qt

PySide——Python图形化界面入门教程(一) ——基本部件和HelloWorld 翻译自:http://pythoncentral.io/intro-to-pysidepyqt-basic-widgets-and-hello-world/ 本教程第一部分将给出PySide的最基本知识点,包含使用的对象,和一些能帮助你了解Python/Qt应用是如何构建的小例子. 首先来看一下基本的Qt对象.Qt包含了许多类去处理XML.多媒体.数据库和网络等等事物,但我们现在重点关注可视化的元素——窗口

根据维基百科的伪代码实现: 广度优先BFS: 使用队列,集合 标记初始结点已被发现,放入队列 每次循环从队列弹出一个结点 将该节点的所有相连结点放入队列,并标记已被发现 通过队列,将迷宫路口所有的门打开,从一个门进去继续打开里面的门,然后返回前一个门处 """ procedure BFS(G,v) is let Q be a queue Q.enqueue(v) label v as discovered while Q is not empty v ← Q.dequeue(

1. 图 定义:图(Graph)是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为:G(V,E),其中,G表示一个图,V是图G中顶点的集合,E是图G中边的集合. 简单点的说:图由节点和边组成.一个节点可能与众多节点直接相连,这些节点被称为邻居. 如二叉树就为一个简单的图: 更加详细的信息可参见:https://www.cnblogs.com/polly333/p/4760275.html 2. 算法 1). 广度优先搜索: 广度优先搜索算法(Breadth First Search,BSF

一开始我是用c写的,后面才发现广搜要用到队列,所以我就直接使用c++的STL队列来写, 因为不想再写多一个队列了.这次实验写了两个多钟,因为要边写边思考,太菜了哈哈. 主要参考<大话数据结构>这本书,然后加上自己的一些东西改编,这次实验算是完成了: -------------------------------------------------------------------------------- 首先我们来看一下邻接表是怎么存储图的,比如说下面有一个无向图 则它的邻接表是这样的,邻

图遍历的概念: 从图中某顶点出发访遍图中每个顶点,且每个顶点仅访问一次,此过程称为图的遍历(Traversing Graph).图的遍历算法是求解图的连通性问题.拓扑排序和求关键路径等算法的基础.图的遍历顺序有两种:深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS).对每种搜索顺序,访问各顶点的顺序也不是唯一的. 一.图的存储结构 1.1 邻接矩阵 图的邻接矩阵存储方式是用两个数组来表示图.一个一维数组存储图中顶点信息,一个二维数组(邻接矩阵)存储图中的边或弧的信息. 设图G有n个顶点,则邻接矩阵是

图是一种抽象数据结构,本质和树结构是一样的. 图与树相比较,图具有封闭性,可以把树结构看成是图结构的前生.在树结构中,如果把兄弟节点之间或子节点之间横向连接,便构建成一个图. 树适合描述从上向下的一对多的数据结构,如公司的组织结构. 图适合描述更复杂的多对多数据结构,如复杂的群体社交关系. 1. 图理论 借助计算机解决现实世界中的问题时,除了要存储现实世界中的信息,还需要正确地描述信息之间的关系. 如在开发地图程序时,需要在计算机中正确模拟出城市与城市.或城市中各道路之间的关系图.在此基础上,才

一.广度优先算法BFS(Breadth First Search) 基本实现思想 (1)顶点v入队列. (2)当队列非空时则继续执行,否则算法结束. (3)出队列取得队头顶点v: (4)查找顶点v的所以子节点,并依次进入队列: (5)转到步骤(2). 二.深度优先算法DFS(Depth First Search) 基本思想: 递归实现: (1)访问顶点v,打印节点: (2)遍历v的子节点w,while(w存在),递归执行该节点: 代码: /布尔型数组Visited[]初始化成false void

图的常用存储方式有 2 种: 邻接炬阵 链接表 邻接炬阵的优点和缺点都很明显.优点是简单.易理解,对于大部分图结构而言,都是稀疏的,使用炬阵存储空间浪费就较大. 链接表的存储相比较邻接炬阵,使用起来更方便,对于空间的使用是刚好够用原则,不会产生太多空间浪费.操作起来,也是简单. 本文将以链接表方式存储图结构,在此基础上实现无向图最短路径搜索. 1. 链接表 链接表的存储思路: 使用链接表实现图的存储时,有主表和子表概念. 主表: 用来存储图对象中的所有顶点数据. 子表: 每一个顶点自身会维护一个

图是一种善于处理关系型数据的数据结构,使用它可以很轻松地表示数据之间是如何关联的 图的实现形式有很多,最简单的方法之一就是用散列表 背景 图有两种经典的遍历方式:广度优先搜索和深度优先搜索.两者是相似的. 实现 1广度优先搜索算法需要用队列来记录后续要处理哪些顶点. 2该队列最初只含有起步的顶点 3处理顶点.我们将其移出队列,标为"已访问",并记为当前顶点 class Bfs: def __init__(self,from_v,json): # 最初的顶点 self.from_v =

class Graph(object): def __init__(self,*args,**kwargs): self.node_neighbors = {} self.visited = {} def add_nodes(self,nodelist): for node in nodelist: self.add_node(node) def add_node(self,node): if not node in self.nodes(): self.node_neighbors[node]

const data = [ { id: '01', text: '湖北省', children: [ { id: '01001', text: '武汉市', children: [ { id: '01001001', text: '武昌区', children: null }, { id: '01001002', text: '洪山区', children: null } ] } ] }, { id: '02', text: '广东省', children: [ { id: '02001',